● 기 획 시 리 즈

I. 서 론

생명체는 서로 다른 스케일의 상호작용하는 네트워크로 이루어져 있다. 작게는 세포내 분자수준의 조절네트워크로부터 크게는 개체간의 먹이사슬 네트워크 등이 그것이다. 생명현상을 이해하고 제어하기 위해서는생명시스템을 이루는 여러 요소들간의 상호작용 구조(topology)와 이들의 동역학적 특성(dynamics)을 이해해야 한다. 이러한 관점에서 출발된 신기술 융합학문인시스템생물학(systems biology)(http://sbie.kaist.ac.kr/)의 궁극적인 목적은 생명현상 조절작용의 본질을 이해함으로써 생명시스템에 대한 보다 깊은 통찰력을 얻고나아가 생명현상을 인위적으로 조절해보고자 하는 것이다. 이러한 목표는 전통적인 공학적 접근방식, 즉 수리모델링을 통한 정보의 재구성과 이를 토대로 분자단위 혹은 그 이상의 레벨에서 이루어지는 구성요소들간의 네트워크와 신호전달경로 등을 시스템 차원에서 분석, 시뮬레이션 해보는 방식을 적용할 때 비로소 가능하다. 최근 연이은 기술의 진보로 인해 생명현상에 대한보다 정밀하고 다양한 측정이 가능해짐에 따라 측정된데이터를 시스템 차원에서 재해석하기 위해 필요한 고유의 공학적 이론과 방법론 개발이 시스템생물학이라는 신기술 융합연구로서 새로운 패러다임을 형성하며

급부상하고 있으며 IT분야에 또다른 도전과 기회를 제공하고 있다.

II. 시스템생물학 (Systems Biology)

우리의 몸을 구성하고 있는 60조개에 달하는 세포들은 생명을 유지하기 위해 매 순간 진화적으로 이루어진설계원리를 따라 정확한 기능을 수행하고 있다. 과연 우리는 그 설계도를 찾아낼 수 있을까?

생명체의 DNA 염기서열과 유전자 해독이 이루어지면서 유전체학, 분자생물학, 생화학, 물리생물학 등의발전으로 인해 생명시스템의 구성세포에 대한 분자수준의 이해가 가능해졌으며 또한 필요한 더많은 정보를수집할 수 있는 도구의 개발이 이루어지게 되었다. 생명시스템의 구성세포들이 동역학적 특성을 지닌 정교한제어시스템이라는 사실은 이미 오래전부터, 특히 실험생물학자들에 의해, 잘 알려져온 사실이지만 최근까지도 그러한 개념을 바탕으로 실험결과가 표현되어지거나 연구되어지지 않았다. 즉, 분자생물학에서 사용해오고 있는 실험기법들은 지금까지 주로 유전자의 표현형에 대한 분자적 특징만을 기술하는데 초점을 맞추어 왔다. 그러나 생명시스템 구성세포의 기능을 결정짓는 동역학 특성을 분석하기 위해서는 어떠한 표현형에 관련

시스템생물학: 생체네트워크의

동역학에 대한 새로운 고찰

조광 현 / KAIST

2010년 제59권 제3호 27

● 기 획 시 리 즈

된 개별 유전자를 찾아내려는 시도보다 관측결과를 세포내부의 동역학 특성에 의한 일련의 상태변화로 간주하고 이를 탐구하는 시도가 필요하다. 시스템생물학(Systems Biology)의 출발은 이렇듯 어떤 표현형의 원인유전자를 찾기보다 그러한 결과를 초래한 세포내부의동 역 학 을 규 명 하 려 는 시 도 에 서 비 롯 되 었 다(http://sbie.kaist.ac.kr/) [1]-[5].

한편 제어공학(control engineering)을 비롯한 시스템과학(systems science)에서 다루어온 시스템이론(systems theory)을 살펴보면 지금까지 공학이라는 전혀다른 영역속에서 오랜 역사를 지니며 발전해왔다. 이러한 시스템이론을 개념적으로 요약하면 단순한 기술적지식의 집합체라기 보다는 어떠한 물리적 현상 또는 그대상체의 상호관계 및 동역학 특성을 규명하고 이를 바탕으로 외부의 인위적 조작을 통해 원하는 출력, 성능등을 획득함으로써 분석 및 예측가능한 모델을 정립할수 있도록 하는 체계적 사고의 방식이라 할 수 있다. 시스템과학은 역사적으로 그 자체로서 독립된 패러다임을 형성해왔다기보다는 대상 시스템의 발췌에 따라 다양한 영역에 걸쳐 자생적으로 존재 발전해왔음을 알 수있다. 이제 생명과학의 새로운 혁명기를맞고 있는 현 시점에 이러한 제어공학의시스템이론을 생명과학의 수수께끼를 푸는데 적용해야 할 필요성이 대두되고 있다. 시스템이론이 오랫동안 수학적 토대위에 체계적이고 정교한 이론을 발전시켜왔지만 실제 많은 산업계의 응용대상시스템은 (생명시스템에 비해) 상대적으로 단순한 동역학 특성을 지니고 있는 반면, 생명과학에서는 그에 비해 상대적으로 매우 복잡한 동역학을 지닌 생명시스템을 다루어 오면서도 주로 직관에 따른단순한 이론에 의존해 왔다는 흥미로운비교에 주목해보자.

시스템생물학이라는 용어는 1968년 메사로비치(Mesarovic) 박사에 의해 최초로 사용되었는데 당시 시스템생물학 연구의 성공을 위해 지적한 두가지 사항,즉 시스템과학자들(제어공학자, 수학자,

전산학자)은 생명과학의 의미있는 문제해결을 위해 실험생물학자들과 밀접한 공동연구를 수행해야 하며, 또한 생물학자들은 시스템과 신호, 그리고 동적 상호작용의 관점에서 생명현상을 바라보아야 한다고 한 것은 현시점에 비추어 보아도 매우 의미심장하다. 시스템생물학이 역사속에서 한 때 사라졌다가 현대에 이르러 재조명을 받게 된 이유 가운데 하나는 기술의 진보로 인해시스템이론의 적용이 가능한 수준의 정량적 데이터를얻을 수 있게 된 사실에 있다. 또한 시스템생물학은 최근 현대과학에서 복잡계에 대한 연구를 생명과학의 포스트 게놈시대로 연장하며 새롭게 주목받게 되었다. 그러나 시스템생물학은 생명시스템의 동역학 특성을 신호 및 시스템적 접근법을 통해 연구한다는 측면에서 기존 복잡계의 연구와 분명 차별화 된다.

시스템생물학은 제어및시스템이론을 생명시스템에적용하여 생체구성요소들의 상호관계와 상호작용을 분석 규명함으로써 생명현상에 대한 시스템 차원의 이해를 도모하는 학제간 신기술 융합분야이다. 시스템생물학은 시스템의 생물학(‘생리학’)도 아니며, 생체구성요소들의 물리화학이나 수학(현대의‘분자생물학’)도 아

28 전기의 세계

그림 1 시스템생물학의 연구수행방식: 생명현상의 구체화된 질문을 공유하는 서로 다른 영역(Life Science와 Systems Science)의 과학자들이 함께 모여서 가설을 수립하고 이를 테스트해보기 위해 정교한 실험을 계획한다. 측정된 정량데이터로부터 수학모형을 정립하고 컴퓨터시뮬레이션을 통해 다양한 상황에서 가설을 검증해본다. 분석결과에 따라 가설을 수정하거나 수학적 모델을보완하거나 새로운 실험을 설계한다. 가설이 성공적으로 검증되면 시스템차원의 새로운 동작원리를 발견할 수 있으며 질병치료와 다양한 바이오산업 발전에 응용할 수 있다. 이 과정에서 전체 연구의 핵심적인 설계는 시스템과학자가 생물학자의 도움을 받아 효율적으로 진행해야만 성공을 기대할 수 있다 (즉, 기존 실험생물학적 방식만으로는풀수없었던복잡한생명현상의수수께끼에대한새로운실마리를찾아나갈수있는것이다).

✚ 시스템생물학: 생체네트워크의 동역학에 대한 새로운 고찰

니고, 그 중간적인 개념이라고 볼 수 있다. 시스템생물학은 생체구성요소들이 개별적으로 존재할 때에는 보이지 않는, 즉 상호작용에 의한 생물학적 기능을 탐구하는데 그 초점이 있다. 이 때 대상은 분자수준에서 생리현상에 이르기까지 모든 단계에서 정의될 수 있다. 시스템생물학에 있어서 학제간 융합연구의 특성은 그림 1과같이 도식화될 수 있다. 일반적으로 실험계획으로부터수학적 모델링 및 컴퓨터 시뮬레이션에 이르기까지 시스템생물학의 전형적인 연구수행절차를 도식화한 것이다 (http://sbie.kaist.ac.kr/) [6]-[8].

III. 네트워크 시스템생물학 (Network

Systems Biology)

앞서 잠시 언급했듯이 우리 몸은 약 60조개의 세포로구성되어 있으며, 각각의 세포는 또다시 수많은 단백질과 유전자 등의 분자들로 이루어져 있다. 이러한 세포들과 세포내의 분자들은 서로 독립적으로 존재하는 것이아니라 끊임없이 생성과 소멸을 반복하며 이웃한 세포,분자들과 긴밀한 상호작용을 통해 거대한‘네트워크’를 형성함으로써 정교한 생명현상을 유지한다. 즉, 우리

가 음식을 섭취하거나 운동을 하는 등 일상적인 생활을유지하는 이면에는 이렇듯 복잡하고 거대한 생체분자들의 네트워크가 동작하고 있음을 의미한다. 우리 몸에내외부로부터의 다양한 자극이 주어지면 이러한 생체분자 네트워크에 일종의 섭동(perturbation)이 주어진효과와 같으며 이 경우 서로 연결된 분자, 세포들이 상호작용하는 네트워크의 회로에 의해 섭동에 대처함으로써 몸의 항상성(homeostasis)을 유지해 나가게 된다(그림 2) [9]-[17].

생체네트워크의 두가지 특징은 다음과 같다. 첫째, 생명현상은 독립된 요소들의 집합체가 아닌 서로 긴밀히상호작용하는‘복잡한 네트워크’에 의해 유지된다는것이다. 두 번째는 이러한 네트워크의 집합적 성질이 시간에 따라 변화하는 매우 동적인 메커니즘, 즉‘네트워크 동역학’을 지니고 있다는 것이다. 따라서 복잡하고정교한 생명현상을 지배하고 있는 근본적인 원리를 이해하기 위해서는 이와 같은 두가지 특징을 규명해야만한다. 생체분자 네트워크에는 분명 개별 분자들이 따로떨어져 있을 때에는 존재하지 않지만 이들이 서로 상호작용하여 거대한 네트워크를 형성하기 때문에 유발되는, 소위‘창발적 성질 (emergent property)’이 나타나게 된다. 그리고 이러한 창발적 성질이 비로소 생명(life)의 고유한 특징을 만들어내는 것이다. 따라서 생명현상에 대한 근원적인 이해를 위해서는 이러한 창발적성질의 원인을 밝혀내야만 한다.

시스템생물학에서 추구하는 생체네트워크의 창발적성질에 대한 탐구는 인간의 뇌신경네트워크에서 이루어지는 고등기능을 이해하는데에도 적용될 수 있다. 우리 뇌의 신경회로는 태아로부터 성인에 이르기까지 그발달과정에서 점차 복잡한 네트워크를 형성하며 성장하게 된다. 이 과정에서 어느 순간 그 이전에는 존재하지 않던 뇌의 기능이 창발하게 되는데, 이 때 뇌신경회로의 구조적 특징과 신경회로의 동역학 특성을 연관지어 탐구할 필요성이 대두되고 있으며 이러한 연구를 브레인 시스템생물학(Brain Systems Biology)이라 한다(http://sbie.kaist.ac.kr/). 브레인 시스템생물학의 발전은 급증하는 현대 뇌질환의 진단과 치료 뿐만 아니라 인공지능에까지 폭넓게 응용될 것으로 기대된다. 더욱이현대 뇌과학의 발전과 더불어 가까운 미래에‘버추얼

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그림 2 생체분자네트워크: 세포나 분자와 같은 요소들을 노드(node)로 표기하고이러한요소들사이의상호작용을화살표로나타내면, 생체내 거대한 상호작용 네트워크를 모델링 할 수 있다. 이러한 네트워크의특정 노드에 섭동이 주어지게 되면 그 효과는 이 노드에 연결된 이웃한노드로 파급되어 결국 전체 네트워크에 영향을 주게 된다. 생체 네트워크는 오랜 진화적 최적화를 통해 외부섭동에 강인하게 대처하는 제어방식을 습득하였고 이러한 설계원리를 해독해내는 것은 생명현상의 본질을 이해하는 데 있어서 매우 중요하다. 시스템생물학적 연구가 필요한이유이기도하다.

● 기 획 시 리 즈

브레인’, 즉 뇌의 컴퓨터모델이 개발될 것으로 기대된다 [18] (그림 3).

Ⅳ. 결 론

2003년 IEEE Control Systems Magazine에 첫 리뷰논문[2]이 등장하고, 2004년 IEE에서 시스템생물학 저널이최초로 발간 된 이래로 (현재는 <IET Systems Biology>(http://www.ietdl.org/IET-SYB)), 전세계 여러 학술대회와 연구그룹, 그리고 연구기관 등에서 시스템생물학에 대한 중요도의 인식이 급격히 확산되고 있으며 관련연구결과의 발표들도 꾸준히 증가되고 있다. 시스템생물학 연구를 통해 생명현상을 결정짓는 진화적 설계도면을 찾아내고자 국가차원의 많은 투자와 노력이 기하급수적으로 증대되고 있으며 이러한 국제적 흐름은 곧국내에서도 감지될 것이다. 주목하고자 하는 것은 그러한 설계도면의 회로들이 (우리가 알고 있는 또는 전혀새로운) 공학적 원리들로 구성되어 있을 것이라는 점이다. 우리는 자연이 다듬어 놓은 숨겨진‘공학기술’을 결국 엿볼 수 있을까?

V. 감사의 글

본 리뷰는 2009년도 정부(교육과학기술부)의 재원으로 한국연구재단의 기초연구실사업(BRl) 지원을 통해수행되었음(2009-0086964).

참고문헌[1] K.-H. Cho and O. Wolkenhauer, “Analysis and

modelling of signal transduction pathways insystems biology”, Biochemical Society Transactions,Vol. 31, No. 6, pp. 1503-1509, 2003.

[2] O. Wolkenhauer, H. Kitano, and K.-H. Cho,“Systems biology: Looking at opportunities andchallenges in applying systems theory to molecularand cell biology”, IEEE Control Systems Magazine,Vol. 23, No. 4, pp. 38-48, 2003.

[3] K.-H. Cho, S.-Y. Shin, H.-W. Kim, O.Wolkenhauer, B. McFerran, and W. Kolch,

“Mathematical Modeling of the Influence of RKIP onthe ERK Pathway”, In Computational Methods inSystems Biology, C. Priami (Ed.), Lecture Notes inComputer Science (LNCS), LNCS 2602, Springer-Verlag: Berlin, Heidelberg, pp. 127-141, 2003.

[4] K.-H. Cho, S.-Y. Shin, W. Kolch, and O.Wolkenhauer, “Experimental design in systemsbiology based on parameter sensitivity analysis withMonte Carlo method: A case study for the TNFαmediated NF-κB signal transduction pathway”,SIMULATION: Transactions of The Society forModeling and Simulation International, Vol. 79, No.12, pp. 726-739, 2003.

[5] K.-H. Cho, S.-Y. Shin, H.-W. Lee, and O.Wolkenhauer, “Investigations into the analysis andmodeling of the TNFαmediated NF-κB signalingpathway”, Genome Research, Vol. 13, No. 11, pp.2413-2422, 2003.

[6] 조광현, “시스템생물학-신기술 융합연구의 새로운도전”, 제어·자동화·시스템공학회지, 제10권, 제1호, pp. 42-47, 2004.

[7] K.-H. Cho, S.-M. Choo, P. Wellstead, and O.Wolkenhauer, “A Unified framework for unraveling

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그림 3 브레인 시스템생물학에기반한‘버추얼브레인’의모식도. 뇌의컴퓨터 모델을 통해 뇌신경네트워크의 다양한 상호작용이 어떻게 뇌의기능을결정하는지이해하게될것으로기대된다.

✚ 시스템생물학: 생체네트워크의 동역학에 대한 새로운 고찰

the functional interaction structure of a biomolecularnetwork based on stimulus-response experimentaldata”, FEBS Letters, Vol. 579, Issue 20, pp. 4520-4528, 2005.

[8] K.-H. Cho and O. Wolkenhauer, “Systems biology:Discovering the dynamic behavior of biochemicalnetworks”, BioSystems Review, Vol. 1, No. 1, pp.9-17, March 2005.

[9] K.-H. Cho, K. H. Johansson, and O. Wolkenhauer,“ A hybrid systems framework for cellularprocesses”, BioSystems, Vol. 80, Issue 3, pp. 273-282, June 2005.

[10] 조광현, “시스템생물학 연구동향”, 정보과학회지,제23권, 제5호, pp. 18-23, 2005.

[11] K.-H. Cho, “Systems biology - An interdisciplinaryapproach to solve complex bio-puzzles in the 21stcentury”, Crossroads: Journal of Asia Pacific Centerfor Theoretical Physics, Vol. 4, pp. 1-5, Jan. 2006.

[12] 조광현, “시스템생물학의 개념 및 국내외 연구동향”, 보건산업기술동향 (한국보건산업진흥원), 제26호, pp. 15-23, 2006년 6월.

[13] 조광현, 추상목, “시스템생물학: 수학적 모델링과분석에 기반하여 생명현상의 지배법칙을 탐구하는바이오 융합연구”, 대학수학회 News Letter (대한수학회), 제108호, pp. 29-33, 2006년 7월.

[14] 조광현, “시스템생물학 개론”, Bioinformatics andBiosystems, Vol. 2, No. 1, pp. 1-6, Mar. 2007.

[15] K.-H. Cho, S.-M. Choo, S. H. Jung, J.-R. Kim, H.-S. Choi, and J. Kim, “Reverse Engineering of GeneRegulatory Networks”, IET Systems Biology, Vol.1, No. 3, pp. 149-163, May 2007.

[16] 조광현, “시스템생물학: 복잡한 생명현상의 근원적인 동작 메커니즘을 탐구하는 학제간 융합연구”, 대한생화학분자생물학회 소식지, 제14권, 제4호, pp.9-15, 2007년 12월.

[17] K.-H. Cho, “ Systems biology: Towardsunderstanding the design principle of emergentproperties in complex biological systems”, TheScience & Technology, Vol. 485, pp. 28-30, Oct.2009.

[18] 조광현, “뇌과학의 미래, ‘버추얼 브레인’”, 주간동아, 2010년 2월 5일자.

2010년 제59권 제3호 31

동기화 현상의 사례들Collective Motion:

Synchronization Perspectives

김 정 수, 송 화 창 / 서울산업대학교

● 기 획 시 리 즈

I. 서 론

과학 기술의 발전에 따라 인류가 만나는 많은 기술들에 나타나는 주된 특징으로 꼽을 수 있는 것은 예전에관심을 가지던 개체 하나가 중요한 역할을 하는 것이 아니라 같거나 비슷한 많은 개체들이 서로 네트워크로 연결되어 전체가 하나의 시스템처럼 움직인다는 사실이다. 예를 들면, 예전에는 산업 현장에 사용되는 유도전동기 하나가 또는 로봇 매니플래이터 하나에 대한 연구가 주된 관심 이였지만 이제는 이와 함께 네트워크로 연결된 다수개의 유도전동기나 로봇들을 제어하여 전체공정에 맞게 운영하는 것에 더 많은 관심을 가지게 되었다 [20]. 즉 하나가 만들어내는 동특성뿐만 아니라 전체가 원하는 동특성을 가지도록 하는 것에 관심을 가지게되었고 이 과정에서 중요하게 대두된 것이 네트워크이다. 여기서 네트워크는 네트워크를 구현하는 기술과 각개체가 서로 어떤 모양으로 연결되어 있는지(topology)까지도 포함하는 개념이다. 본 투고에서는 이렇게 네트워크로 연결된 시스템들에서 흔히 발견되는 현상인 동기화(synchronization)를 소개한다. 여기서 동기화란 같은 동특성을 지닌 개체들이 모인 전체적 시스템이 어떤특정한 움직임을 나타내기 위해 그것을 이루는 각 개체들이 같은 상태 변수를 가지는 상황을 의미한다. 이 글에서는 공학 및 자연 과학에서 발견되는 동기화 현상 몇

가지를 시스템 공학자의 관점에서 소개한다.

II. 동기화 현상의 사례들

2-1. 이동로봇과무인비행체

최근의 전기전자기계 분야에서 찾을 수 있는 동기화의 대표적인 예는 여러 개체(예, 이동 로봇, 항공기, 인공 위성 등)들이 대형(formation)을 이루며 이동하도록운용하는 것이다. 편이상 이 단원에서 군집 이동 로봇을예로 들어 설명한다. 그림 1-(a)에서 파란 삼각형들은임의의 위치에 임의의 초기 상태로 놓인 이동 로봇을 의미한다. 이제 목표는 임의의 속도로 임의의 위치에서 운전하고 있는 이 로봇들 스스로 서로 위치와 속도 정보를주고받아 대형을 이룬 후에 목표 지점으로 이동하도록하는 것이다. 로봇 하나의 운전이나 제어보다는 로봇군전체가 자율적으로 수행하는 어떤 운동 모양에 관심을가진다. 이러한 문제를 푸는 핵심은 이웃한 로봇들끼리어떤 방법(protocol)으로 정보를 주고받는지를 정하는것과 각 개체가 국부 정보(local information)만 이용할수 있다는 것이다. 정보 교환 방법은 제어 시스템 설계에서 제어 법칙을 구하는 것과 유사하다. 즉, 한 개체는자기의 주변에 있는 개체들의 정보를 피드백 받아서 자기가 어떻게 움직이는지를 결정하기 때문에 주변으로부터 어떻게 정보를 주고받는지 그 정도 교환 방식이 중

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